人工知能と自然科学が交差する領域で、Googleの研究チームは「経験的研究支援（ERA）」と呼ばれる専門システムを開発した。これは単なるチャットボットや画像生成とは異なり、大規模言語モデルを活用して計算モデリングや仮説検証といった科学の根幹を支える「AI支援科学」への転換を象徴している。研究者が膨大で複雑なデータセットを処理し、そこから物理法則を導き出すためのソフトウェア自体をAIが構築するという点が重要だ。

公衆衛生の分野では、ERAがその真価を既に発揮している。インフルエンザやRSウイルスなどの呼吸器疾患による入院患者数を予測するソフトウェアを生成し、主要な公衆衛生機関が運用する既存の予測システムと同等かそれ以上の精度を記録した。高レベルな計算モデリングが民主化されたことで、高度な予測能力が特定の研究拠点に限定されず、より広範な世界的な保健医療に応用可能となったのである。

公衆衛生以外でも、宇宙論や環境科学の深淵な謎に挑んでいる。研究者はERAと高度な論理推論フレームワークを組み合わせることで、従来のモデルでは計算上の特異点が生じやすく解析が困難であった宇宙紐のエネルギー放射を解明した。同時に、高高度衛星から得られた生のデータを加工し、二酸化炭素の排出状況を詳細な地図として可視化する手法にも応用され、かつてない頻度と空間解像度でのモニタリングを実現している。

最も注目すべきは神経科学における成果である。ゼブラフィッシュの神経回路構造に関する情報を入力することで、AIが生物学的にも妥当な行動制御のメカニズムを提案することに成功した。これはAIが「ブラックボックス」としての予測を超え、研究者と協力して機能的な神経回路を解明するパートナーになり得ることを示唆している。これまで数年かかると考えられていた発見のプロセスが、今まさに劇的に加速しようとしているのである。

人工知能と自然科学が交差する領域で、Googleの研究チームは「経験的研究支援（ERA）」と呼ばれる専門システムを開発した。これは単なるチャットボットや画像生成とは異なり、大規模言語モデルを活用して計算モデリングや仮説検証といった科学の根幹を支える「AI支援科学」への転換を象徴している。研究者が膨大で複雑なデータセットを処理し、そこから物理法則を導き出すためのソフトウェア自体をAIが構築するという点が重要だ。

公衆衛生の分野では、ERAがその真価を既に発揮している。インフルエンザやRSウイルスなどの呼吸器疾患による入院患者数を予測するソフトウェアを生成し、主要な公衆衛生機関が運用する既存の予測システムと同等かそれ以上の精度を記録した。高レベルな計算モデリングが民主化されたことで、高度な予測能力が特定の研究拠点に限定されず、より広範な世界的な保健医療に応用可能となったのである。

公衆衛生以外でも、宇宙論や環境科学の深淵な謎に挑んでいる。研究者はERAと高度な論理推論フレームワークを組み合わせることで、従来のモデルでは計算上の特異点が生じやすく解析が困難であった宇宙紐のエネルギー放射を解明した。同時に、高高度衛星から得られた生のデータを加工し、二酸化炭素の排出状況を詳細な地図として可視化する手法にも応用され、かつてない頻度と空間解像度でのモニタリングを実現している。

最も注目すべきは神経科学における成果である。ゼブラフィッシュの神経回路構造に関する情報を入力することで、AIが生物学的にも妥当な行動制御のメカニズムを提案することに成功した。これはAIが「ブラックボックス」としての予測を超え、研究者と協力して機能的な神経回路を解明するパートナーになり得ることを示唆している。これまで数年かかると考えられていた発見のプロセスが、今まさに劇的に加速しようとしているのである。